Este trabalho tem por objetivo identificar quais são os efeitos causados pela divulgação de eventos de corrupção sobre o valor de mercado das empresas listadas na Bolsa de Valores brasileira. Para tanto, utilizou-se a metodologia de estudos de eventos, a fim de avaliar a influência da divulgação das fases de uma das maiores operações anticorrupção brasileira (Operação Lava Jato) sobre o retorno anormal acumulado das ações, tanto de companhias citadas nas investigações (envolvimento direto) quanto de companhias listadas nos setores das companhias citadas. Os resultados indicam que a Lava Jato reduziu o valor de mercado das empresas diretamente envolvidas com os escândalos de corrupção acima de variações que ocorreram no mercado. Já, para as demais empresas dos setores envolvidos, evidenciou-se um efeito positivo sobre o retorno anormal acumulado. Tais resultados sugerem que a deflagração de operações anticorrupção como a Lava Jato tem potencial para reduzir diferenças de precificação existentes entre empresas que participam diretamente de contratos fraudulentos e demais empresas do mesmo setor. Tal ajuste de precificação pode estar associado à correção feita pelo mercado mediante os prejuízos trazidos pela concorrência desleal à competitividade.
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Este artigo buscou verificar a validade da hipótese de Kuznets para os municípios brasileiros nos anos de 1991, 2000 e 2010. Kuznets (1955) sugere que o crescimento econômico em seu estágio inicial vem acompanhado com o aumento da desigualdade de renda, atingindo um ponto de máximo, e posteriormente diminui na medida em que a economia se desenvolve, em um padrão gráfico de "U" invertido. O estudo investiga tal hipótese por meio da aplicação de dados em painel, utilizando informações do Atlas do Desenvolvimento Humano do Brasil (PNDU, 2013), usando os coeficientes de GINI e L de Theil como medidas de desigualdade e a renda per capta como medida de crescimento. Os resultados obtidos indicam que a hipótese de Kuznets é aceita sob algumas particularizações, porém é rejeitada sob a análise de um modelo mais geral.
We study the determinants of a stable long-run relationship between energy use and economic growth. We select a sample of 72 countries and test the cointegration between energy consumption and GDP. Next, we estimate the probability of cointegration using characteristics of countries' energy matrix and economic activities. Our findings indicate a lower probability of cointegration between energy use and income in countries with a larger service sector and in countries where energy matrices have greater use of renewable sources. Also, we find a higher probability of cointegration in countries with intense use of nuclear power.
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